[데이터베이스] Chapter 17. Transaction

Reference
1. Database System Concepts-Abraham Silberschatz, Henry Korth, S. Sudarshan
2. Database System class by Professor Yon Dohn Chung, Department of Computer Science and Engineering, Korea University

 

Topic

1. Transaction Concept
2. Transaction State
3. Concurrent Executions
4. Serializability
5. Recoverability
6. Implementation of Isolation
7. Transacton Definition in SQL
8. Testing for Serializability

17.1 Transaction Concept

• data item을 접근하거나 수정하는 프로그램의 실행 단위

ACID

(1) Atomicity (원자성)

• All or Nothing
• 트랜잭션 작업이 부분적으로 실행되거나 중단되지 않음을 보장
• 트랜잭션의 모든 연산이 정상 수행 or 어떠한 연산도 수행되지 않은 상태

(2) Consistency (일관성)

• 트랜잭션이 성공적으로 완료되면, 일관적인 DB 상태를 유지한다.
• 올바른 logic 작업을 수행 중은 일시적으로 inconsistent 하지만 작업이 완료되면 다시 consistent해야 한다.

(3) Isolation (격리성)

• 트랜잭션 수행시 다른 트랜잭션의 작업이 끼어들지 못하도록 보장
• 트랜잭션끼리 서로를 간섭할 수 없다.
• 트랜잭션이 작업 중인 inconsistent한 DB를 다른 트랜잭션이 읽지 못하도록 해야 한다.

(4) Durability (지속성)

• 성공적으로 수행된 트랜잭션은 영원히 반영된다.
• commit 하면 현재 상태는 영원히 보장된다.

---

17.4 Transcation Atomicity and Durabuility

Transaction State

• Active : 초기화 상태, 트랜잭션이 수행 중인 상태이다.
• P*artially committed:* 마지막 statement가 수행된 이후의 상태
• Failed : 더이상 진행 불가능한 상태
• Aborted : 트랜잭션이 roll back되고 db가 원상복구 된 이후의 상태
• Committed : 성공적으로 트랜잭션이 끝난 상태

---

17.5 Transaction Isolation

Concurrent Executions

여러 트랜잭션이 시스템에서 동시에 실행되면 다음과 같은 장점이 있다.

1. processor와 disk 이용률이 증가한다.
2. 평균 응답 시간이 감소한다.

• Concurrency control schemes - isolation을 위한 메카니즘
• Schedule - 동시에 여러 개의 트랜잭션들이 병행 실행되는 경우, 연산들이 실행되는 순서
  • commit : 작업 완료
  • abort : 작업 실패
  • 둘 다 모두 트랜잭션이 성공적으로 끝냈음을 의미한다

---

17.6 Serializability

(1) Serial schedule (직렬 스케줄)

• 한 트랜잭션을 구성하는 연산들이 모두 수행된 이후 다른 트랜잭션을 수행
• 오류는 없지만 성능이 안 좋다

↔ Concurrent schedule

(2) Serializable schedule

• Concurrent 스케줄이지만 serial schedule로 만들 수 있는 것
• consistency를 확인해야 한다

conflicting instructions

• read끼리는 충돌 x
• 그 외 나머지는 충돌 o → 순서를 바꾸면 작업 결과가 바뀐다.
• 만약 충돌이 일어나지 않는다면 실행 순서를 교환할 수 있다.

Conflict serializability

• 만약 스케줄 S를 non-conflicting한 교환으로 S’로 바꿀 수 있다면, 이들은 conflict equivalent
• 만약 S가 serial schedule과 conflict equivalent하다면, S는 conflict serializable 하다.

(5) View Serializability

View equivalent

S와 S`이 같은 트랜잭션의 집합을 스케쥴한 것이고, 다음 조건을 만족하면 View equivalent

• S가 읽은 Q의 초기값과 S`이 읽은 Q의 초기값이 같아야함
• S의 Tj가 write(Q)하고, Ti에서 read(Q) 했다면 S`또한 Tj 의 write(Q)를 먼저, Ti의 read(Q)가 나중에 수행되어야함 (순서가 중요)
• 어느 한 스케쥴이 최종 write를 했다면(디스크에 저장) 다른 스케쥴 또한 write를 해야함

Testing for Conflict Serializability

Precedence graph : 트랜잭션끼리의 방향 그래프 → 사이클 유무를 판단

• Ti와 Tj가 서로 conflict한 연산을 가지며 Ti가 먼저 data에 접근하면 Ti → Tj로 edge를 추가한다.

• 스케줄이 conflict serializable하다면, precedence graph는 acyclic하다.

• precedence graph가 acyclic하면, serializability order는 topological sorting을 통해 얻을 수 있다.

---

17.7 Transaction Isolation and Atomicity

(3) Recoverable Schedule

• recovery 가능한 스케줄로, 도중 실패시 원상 복구가 가능하다.
• T2가 T1이 write한 data를 read했다면, T2의 commit은 T1의 commit 이후에 있어야 한다.

⇒ T1이 commit 하기 전에 T2이 commit 한다면, data가 알맞은 값임을 보장할 수 없다.

• Durability를 지키는 것 (낙장불입)

Cascading rollback

• 하나의 트랜잭션의 실패가 연속적인 트랜잭션의 roll back으로 이어지는 것
• 성능 저하 및 자원 낭비

(4) Cascadeless schedules

• T2가 T1이 write한 data를 read 할 때는, T1의 commit 이후에 T2가 read 해야 한다.
• commit 한 것만 read 가능
• 모둔 cascadeless 스케줄인 모두 recoverable하다.

---

17.8 Transaction Isolation Levels

Transaction Isolation으로 나타나는 문제

(1) Drity Read

• 다른 트랜잭션에 의해 수정됐지만, 아직 commit되지 않은 data를 읽는 것
• T2가 T1이 처리한 data를 읽고 작업하는데 T1이 갑자기 roll back되면 T2는 잘못된 data로 작업

⇒ 오직 commit된 데이터만 읽도록 해서 해결해야 한다.

(2) Non-repeatable Read

• 한 트랜잭션 내에서 같은 key를 가진 record를 2번 읽었을 때 서로 결과가 다른 경우
• 1개의 row에 대해

(3) Phantom phenomenon

• 한 트랜잭션 내에서 같은 쿼리를 2번 수행했는데, 첫번째 쿼리에서 없던 유령 레코드가 나오는 현상
• 다수의 요청에 대해

Levels of Consistency

⇒ 각 트랜잭션 별로 지정이 가능하다.

(1) Serializable

• default

(2) Repeatable read

• 오직 commit된 record만 read가 가능하다.
• 같은 record를 read할 때 똑같은 값을 리턴해야 한다.
• serializable하지 않을 수 있다.

(3) Read committed

• 오직 commit된 record만 read가 가능하다.
• 하지만 같은 record를 연속으로 read할 때, 다른 값이 나올 수 있다.

(4) Read uncommitted

• commit되지 않은 record도 read 가능

Implementation of Isolation Levels

• Locking: shared lock vs exclusive locks
• Timestamps : Read timestamps, write timestamps
• Multiple versions of each data item (snapshot)